自然语言处理
自然语言处理的基础知识
自然语言处理的基础知识自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是计算机科学与语言学的交叉学科，致力于让计算机理解、处理自然语言(英语、汉语等)，以便更好地与人交互通信。
自然语言具有复杂性、多样性、歧义性、非规则性等特点，因此，自然语言处理一直是计算机科学家们研究的难点之一。
自然语言处理的基本任务自然语言处理的任务包括但不限于：文本分类、语义分析、语言生成、机器翻译、自动问答、信息检索、命名实体识别、情感分析、语言模型、语音合成等。
下面我们来分别介绍一下这些任务的基础知识。
1. 文本分类文本分类，又称文本归类，是将文本进行分类，属于监督学习任务。
文本分类的具体实现方式有朴素贝叶斯、K-近邻、支持向量机、神经网络等算法。
文本分类的应用非常广泛，可以应用到情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类等场景。
2. 语义分析语义分析是指对自然语言进行分析，理解其中表述的意思，从而实现对意图的理解，包括实体识别、词义消歧、情感分析、语法分析等。
语义分析在聊天机器人、自动问答等场景中非常重要。
3. 语言生成语言生成是指输入一定的约束条件，生成一定的文本。
例如，输入“酸奶口味”和“添加花生碎”，系统可以生成“加了花生碎后酸奶的口感更加丰富”。
语言生成可以应用到自动写作、自动生成评论等场景中。
4. 机器翻译机器翻译是指将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。
机器翻译的常见方法有统计机器翻译、基于规则的机器翻译、神经网络机器翻译等。
机器翻译的应用涉及到国际交流、跨境电商、跨文化娱乐等各个领域。
5. 自动问答自动问答是自然语言处理中经典的任务之一，它让机器能够理解人类提出的问题，并给出合理的答案。
自动问答的应用包括智能客服、智能导购、智能语音助手等。
6. 信息检索信息检索是指根据用户特定的信息需求，在文本库中找到满足用户需求的信息，例如，搜索引擎就是信息检索的一种形式。
搜索引擎通过分析用户查询的关键词，匹配文本库中的文档，返回排名靠前的结果。
自然语言处理的三个阶段
自然语言处理的三个阶段全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
自然语言处理可以帮助计算机处理文本、语音等自然语言数据，实现与人类进行自然交互的目标。
自然语言处理涉及多个阶段和技术，其中包括文本分析、语音识别、文本生成、信息检索等。
自然语言处理的三个主要阶段分别是语言理解、语言生成和语言学习。
下面我们将分别介绍这三个阶段的内容和相关技术。
一、语言理解阶段语言理解是自然语言处理的第一个阶段，其核心目标是使计算机能够理解和解释人类的自然语言。
在语言理解阶段，计算机需要将输入的文本或语音信息转换为计算机可以理解的形式，以便后续的处理和分析。
常见的语言理解技术包括：1. 词性标注：词性标注是将文本中的单词按照它们在句子中的语法作用进行标注的过程。
通过词性标注，计算机可以更好地理解句子的结构和含义。
2. 句法分析：句法分析是指对句子的结构进行分析，推断句子中单词之间的关系。
通过句法分析，计算机可以理解句子的句法结构，并进一步分析其含义。
3. 语义分析：语义分析是对句子的意义和含义进行分析的过程。
通过语义分析，计算机可以理解句子所表达的含义和语境，并做出相应的响应。
1. 文本生成：文本生成是指根据给定的输入信息生成自然语言文本的过程。
通过文本生成，计算机可以自动生成文章、新闻、对话等文本内容。
2. 语音合成：语音合成是指将文本转换为语音的过程。
通过语音合成，计算机可以生成自然语言的语音输出，实现人机交互的目标。
3. 对话系统：对话系统是一种特殊的语言生成技术，旨在使计算机能够与用户进行自然对话交互。
通过对话系统，计算机可以理解用户的输入，并生成相应的回复，实现人机之间的交流和互动。
语言学习是自然语言处理的第三个阶段，其核心目标是使计算机能够通过大量的语言数据进行学习和训练，从而不断提升语言处理的能力和效果。
什么是自然语言处理？
什么是自然语言处理？
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门人
工智能技术领域中的一个分支，其主要研究计算机与人类语言之间
的交互关系，即如何让计算机“理解”人类语言，并自己能够处理和
产生语言信息。
自然语言处理涉及语音识别、语音合成、文本分析、语言生成等方面，在信息检索、智能对话等领域具有广泛的应用，
能够帮助人们更加高效地处理语音和语言信息。
自然语言处理的难点在于人类语言的复杂性和多样性，不同的
语言、方言和语境中表达出的意思也会有所不同。
NLP技术要求具
备深厚的语言学、计算机科学、数学等多方面的知识，需要掌握文
本分析、机器研究、深度研究、神经网络等多种算法方法，以及大
量的数据支撑。
因此，目前实际应用场景仍然有限，但是随着技术
的不断迭代，自然语言处理的应用前景非常广阔。
近年来，随着互联网、智能移动设备等技术的发展，人们愈加
依赖于语音和文字交流，自然语言处理的意义也变得越来越重要。
可以预见，自然语言处理技术将会在金融、医疗、客服、智能家居
等领域得到广泛应用，带来颠覆性的变化和巨大的经济效益。
《自然语言处理》课件
模型在训练数据上表现良好，但在测试数据上表现不佳，这是因为模型过于复 杂并过度拟合训练数据。为了解决这个问题，可以采用正则化、早停法、集成 学习等技术。
语义理解的深度与广度问题
深度问题
目前自然语言处理模型主要关注词义和 句子的表面结构，难以理解更深入的语 义信息和语境。为了解决这个问题，需 要研究如何让模型更好地理解语境、把 握对话进程、理解比喻和隐喻等。
句法分析可以采用基于规则 的方法或基于统计的方法进 行。
基于规则的方法主要依靠人 工制定的规则进行句法分析 ，而基于统计的方法则通过 训练模型进行句法分析。
语义分析
01
语义分析是指对句子进行语义理解，识别句子中的 概念、实体、关系等语义信息。
02
语义分析是自然语言处理中的高级任务，需要结合 上下文信息和领域知识进行理解。
03
分词算法可以分为基于规则的方法和基于统计的方法两类。
04
基于规则的方法主要依靠人工制定的规则进行分词，而基于统计的方 法则通过训练模型进行分词。
词性标注
01 02 03 04
词性标注是指在分词的基础上，对每个词进行语义分类，确定其词性 。
词性标注是自然语言处理中的重要任务之一，有助于理解句子的结构 和语义。
06
自然语言处理前沿技术
预训练语言模型
预训练语言模型概述
预训练语言模型是一种深度学习模型，通过对大量文本数据的学 习，获得对语言的内在理解和生成能力。
代表性模型
如Transformer、BERT、GPT系列等，这些模型在自然语言处理任 务中表现出色，具有强大的语言生成和理解能力。
预训练语言模型的应用
VS
广度问题
自然语言处理模型在处理不同领域Байду номын сангаас不同 语言的文本时，表现往往不够稳定。为了 提高模型的泛化能力，需要研究如何让模 型更好地适应不同领域和语言的文本。
自然语言处理的基本原理
自然语言处理的基本原理自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）是人工智能领域的重要分支，致力于让计算机能够理解和处理人类语言。
它涵盖了多个学科领域，包括计算机科学、语言学和人工智能等。
本文将介绍自然语言处理的基本原理，包括文本预处理、分词、词性标注和句法分析等。
一、文本预处理在进行自然语言处理之前，首先需要对文本进行预处理。
文本预处理指的是对原始文本进行清洗、规范化和标准化，以便后续的处理和分析。
常见的文本预处理步骤包括去除标点符号、停用词和数字，转换为小写字母形式，去除多余的空格和特殊字符等。
二、分词分词是自然语言处理中的重要步骤，将一段连续的文本切分成独立的词语。
分词的结果可以作为后续处理的基础，如词频统计、语义分析等。
中文分词是一个相对复杂的任务，需要根据上下文来确定词语边界。
常见的分词算法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
三、词性标注词性标注是将分词结果中的每个词语赋予一个预定义的词性标签，用于表示该词语在句子中的词性属性。
词性标注可以为后续的语义分析、句法分析和机器翻译等任务提供基础信息。
常见的词性标注方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法。
四、句法分析句法分析是自然语言处理中的一项重要任务，旨在分析句子的结构和语法关系。
句法分析可以帮助我们理解句子的语义，并从中提取出关键信息。
常见的句法分析方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于依存关系的方法。
依存关系分析是一种常用的句法分析方法，它将句子中的词语之间的关系表示为一棵依存树。
五、语义分析语义分析是对文本进行深层次的语义理解和推理，目的是获取句子的语义信息。
常见的语义分析任务包括语义角色标注、实体识别和情感分析等。
语义角色标注是为句子中的谓词和论元赋予语义角色标签，表示它们在句子中的语义角色。
实体识别是从文本中识别出具有特定语义类别的实体，如人名、地名和组织机构名等。
自然语言处理
自然语言处理自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域的一个重要分支，主要研究如何使计算机能够理解和处理人类语言。
通过NLP技术，人们可以利用计算机自动处理、理解和生成自然语言，实现人机交互、文本挖掘、机器翻译、智能问答等应用。
1. NLP的背景和意义在信息时代，海量的文字信息需要进行处理和理解。
但由于语言的复杂性和多样性，传统的机器处理技术无法有效处理和分析自然语言。
因此，NLP应运而生，旨在解决这一问题。
2. NLP的基本任务NLP的基本任务可以分为以下几类：(1) 分词：将连续的文本切分为有意义的词语。
(2) 词性标注：为句子中的每个词语标注其词性，如动词、名词、形容词等。
(3) 句法分析：分析句子的结构和成分关系，如主谓宾等。
(4) 语义分析：理解句子的语义，包括词义消歧、语义角色标注等。
(5) 机器翻译：将一种语言的文本转化为另一种语言的文本。
(6) 问答系统：根据用户提问，自动回答问题。
3. NLP的核心技术(1) 语言模型：用于计算一句话的概率，常用的方法有n-gram模型和神经网络模型。
(2) 词向量表示：将词语映射为向量形式，常用的方法有Word2Vec和GloVe等。
(3) 语义角色标注：标注句子中每个词语的语义角色，用于语义分析和问答系统。
(4) 命名实体识别：识别文本中的人名、地名、组织机构名等实体。
(5) 机器学习算法：包括支持向量机(SVM)、条件随机场(CRF)和深度学习等。
4. NLP在实际应用中的案例NLP技术在众多领域都有广泛应用，以下是几个典型的案例：(1) 机器翻译：将一种语言的文本翻译为另一种语言，如谷歌翻译等。
(2) 情感分析：分析文本中的情感倾向，用于产品评论、社交媒体舆情分析等。
(3) 文本分类：将文本划分为不同类别，如新闻分类、垃圾邮件过滤等。
(4) 自动摘要：提取文本中的关键信息，生成摘要。
(5) 问答系统：根据用户提问，自动回答问题，如智能客服等。
自然语言处理技术的原理及应用
自然语言处理技术的原理及应用自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是一门涉及计算机、人工智能、语言学等多个学科的交叉领域，涉及对人类语言进行排序、分析和生成等任务。
NLP技术的原理是基于机器学习和深度学习的算法，通过对大量的语料进行训练，使计算机能够理解人类语言，并对其进行自动化处理。
自然语言处理技术应用广泛，主要以文本分析、机器翻译、语音识别、情感分析、知识图谱和智能问答系统等方面为主。
下面将详细介绍自然语言处理技术的原理及其在不同领域的应用。
一、自然语言处理技术的原理1.文本分析文本分析（Text Analysis）是自然语言处理技术的一个重要领域，它主要基于以下两个原理：（1）词汇统计学原理：通过对文本中出现频率最高的单词进行统计和排序，来得出文本的特点和主题。
（2）词性标注原理：通过对文本中每个单词的词性进行标记，来分析其语法结构和语义含义。
在文本分析中，常用的技术包括词袋模型（Bag of Words），TF-IDF算法等，它们都是基于以上两个原理的应用。
2. 机器翻译机器翻译（Machine Translation）是自然语言处理技术中的重要领域之一，它主要基于以下原理：（1）语言模型原理：通过对两种语言的语言模型进行匹配，从而将源语言翻译成目标语言。
（2）翻译记忆原理：将之前翻译过的相似句子记忆下来，以提高翻译的准确性。
在机器翻译中，常用的技术包括神经机器翻译（Neural machine translation）、统计机器翻译（Statistical machine translation）等，它们都是基于以上两个原理的应用。
3. 语音识别语音识别（Speech Recognition）是自然语言处理技术中的重要领域之一，它主要基于以下原理：（1）语音信号分析原理：通过对语音信号的频率、幅度、能量等特征进行分析，来提取语音信号的语音特征。
（2）语音模型原理：将语音信号转化为文本，通过对文本进行处理，得到最终的识别结果。
什么是“自然语言处理”
什么是“自然语言处理”自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）是计算机科学与人工智能领域中的一个重要分支，它涉及将计算机与人类语言相结合，以实现对文本和语言数据的处理与分析。
NLP的定义NLP的目标是使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
自然语言是人类日常交流和沟通的方式，包括例如中文、英文、法文等语言。
NLP利用基于统计和机器研究的算法，以及语言学和计算语言学的知识，使计算机能够理解语言的含义、推理逻辑、进行文本分类和信息提取等任务。
NLP的应用领域NLP在当今社会中有着广泛的应用。
以下是一些NLP的应用领域：1. 机器翻译：NLP可以用于将一种语言的文本翻译成另一种语言，例如将英文翻译成中文。
2. 文本分类：NLP可以用于将文本按照不同的类别进行分类。
例如，将新闻文章按照新闻类别进行分类。
3. 信息提取：NLP可以从非结构化文本中提取有用的信息。
例如，从新闻文章中提取关键人物、地点和事件等信息。
4. 情感分析：NLP可以分析文本中的情感倾向。
例如，分析社交媒体上用户对某个产品的评论是积极还是消极的。
5. 问答系统：NLP可以用于构建智能问答系统，根据用户提出的问题提供准确的答案。
例如，智能语音助手可以回答用户的问题。
NLP的挑战尽管NLP在许多领域中被广泛应用，但它仍面临一些挑战：1. 语义理解：计算机理解语言的含义是一个复杂的任务。
人类语言具有丰富的语义和上下文，而准确理解和表达这些语义对计算机来说是具有挑战性的。
2. 多样性和歧义：同一句话可以有多种解释和含义，这使得计算机在理解和处理自然语言时面临歧义和多样性的问题。
3. 数据稀缺性：由于人们使用语言的方式多种多样，获取足够的标注数据用于NLP算法的训练是一个挑战。
4. 文化差异：不同文化之间存在语言和表达方式上的差异，这给NLP的跨文化应用带来了困难。
总之，自然语言处理是一个有挑战性但潜力巨大的领域。
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自然语言处理技术课程总结自然语言信息处理技术产生于上个世纪40年代末期，它是通过采用计算机技术来对自然语言进行加工处理的一项技术。
该技术主要是为了方便人与计算机之间的交流而产生的。
由于计算机严密规范的逻辑特性与自然语言的灵活多变使得自然语言处理技术较复杂。
通过多年的发展，该项技术已取得了巨大的进步。
其处理过程可归纳为：语言形式化描述、处理算法设计、处理算法实现和评估。
其中，语言形式化描述就是通过对自然语言自身规律进行研究，进而采用数学的方法将其描述出来，以便于计算机处理，也可认为是对自然语言进行数学建模。
处理的算法设计就是将数学形式化描述的语言变换为计算机可操作、控制的对象。
处理算法实现和评估就是通过程序设计语言（如C语言）将算法实现出来，并对其性能和功能进行评估。
它主要涉及到计算机技术、数学（主要是建模）、统计学、语言学等多个方面。
自然语言处理技术是所有与自然语言的计算机处理有关的技术的统称，其目的是使计算机理解和接受人类用自然语言输入的指令，完成从一种语言到另一种语言的翻译功能。
自然语言处理技术的研究，可以丰富计算机知识处理的研究内容，推动人工智能技术的发展。
下面我们就来了解和分析自然语言处理的关键技术。
一、常用技术分类1、模式匹配技术模式匹配技术主要是计算机将输入的语言内容与其内已设定的单词模式与输入表达式之间的相匹配的技术。
例如计算机的辅导答疑系统，当用户输入的问题在计算机的答疑库里找到相匹配的答案时，就会完成自动回答问题的功能。
但是不能总是保证用户输入的问题能得到相应的回答，于是很快这种简单匹配式答疑系统有了改进。
答疑库中增加了同义词和反义词，当用户输入关键词的同义词或反义词时，计算机同样能完成答疑，这种改进后的系统被称为模糊匹配式答疑系统。
2、语法驱动的分析技术语法驱动的分析技术是指通过语法规则，如词形词性、句子成分等规则，将输入的自然语言转化为相应的语法结构的一种技术。
这种分析技术可分为上下文无关文法、转换文法、ATN文法。
上下文无关文法是最简单并且应用最为广泛的语法，其规则产生的语法分析树可以翻译大多数自然语言，但由于其处理的词句无关上下文，所以对于某些自然语言的分析是不合适的。
转换文法克服了上下文无关文法中存在的一些缺点，其能够利用转换规则重新安排分析树的结构，即能形成句子的表层结构，又能分析句子的深层结构。
但其具有较大的不确定性。
ATN 文法扩充了转移网络，比其他语法加入了测试集合和寄存器，它比转移文法更能准确地分析输入的自然语言，但也具有复杂性、脆弱性、低效性等缺点。
3、语义文法语义文法的分析原理与语法驱动相似，但其具有更大的优越性。
语义文法中是对句子的语法和语义的共同分析，能够解决语法驱动分析中单一对语法分析带来的不足。
它能够根据句子的语义，将输入的自然语言更通顺地表达出来，除去一些语法正确但不合语义的翻译。
但是语义文法分析仍然有不容忽视的缺点，其分析的语句中有时会出现不合语法的现象，并且这类分析较为复杂，语义类难以确定，语义的规则太多……因此，语义文法技术仍需要改进措施。
4、格框架约束分析技术格框架是由一个头部和一组辅助概念组成的。
头部一般是由主要动词构成，辅助概念也称“域”，以某种规范形式与头部相连。
格框架定义规定了与头部相应的必有格、随意格和禁止格。
在进行格框架约束分析技术时，输入的自然语言被转化为格内容，它既结合了语法驱动分析技术和语义文法分析技术的优点，又能够克服语义文法中不合文法的现象，解决语句的多义性问题。
是计算机语言研究中的重大发展之一。
5、系统文法系统文法是从多个层次分析自然语言的分析方法，它强调句子的整体结构。
其主要是从语法、语义和语音等层次来分析自然语言。
每一层次又有三种不同的分析，分别为功用说明、特征说明和组成成分结构分析。
系统文法可以根据自然语言的功能特性和组成成分来分析自然语言，但也有系统结构复杂等缺点。
6、功能文法功能文法是对句子的完全功能描述，它描述了自然语言的特征组合、功能分配、词语组成成分顺序，是一种既可以用于分析，也可以用于生成的文法。
功能文法的分析形式是分析自然语言的主动句规则、主谓一致规则，构成相应的字典入口形式。
有一种与功能文法相似的文法系统为词功能文法，它则更强调词典的功能。
7、故事文法故事文法的研究则显示计算机翻译输入的自然语言时，不仅仅从语句的语法、语义、结构的角度，还能够从整个故事的情节发展的角度将信息整合得准确到位。
但此类文法一般只适用于处理较为简单的，文体较为形式化的故事描述，对于一些情节较为复杂的故事，则不一定能够精确描述。
这种技术仍然有待进一步发展研究。
二、中文自然语言处理的关键技术1、词法分析词法分析包括词形和词汇两个方面。
一般来讲，词形主要表现在对单词的前缀、后缀等的分析，而词汇则表现在对整个词汇系统的控制。
在中文全文检索系统中，词法分析主要表现在对汉语信息进行词语切分，即汉语自动分词技术。
通过这种技术能够比较准确的分析用户输入信息的特征，从而完成准确的搜索过程。
它是中文全文检索技术的重要发展方向。
2、句法分析句法分析是对用户输入的自然语言进行词汇短语的分析，目的是识别句子的句法结构，实现自动句法分析过程。
其基本方法有线图分析法、短语结构分析、完全句法分析、局部句法分析、依存句法分析等。
3、语义分析语义分析是基于自然语言语义信息的一种分析方法，其不仅仅是词法分析和句法分析这样语法水平上的分析，而是涉及到了单词、词组、句子、段落所包含的意义。
其目的是从句子的语义结构表示言语的结构。
中文语义分析方法是基于语义网络的一种分析方法。
语义网络则是一种结构化的，灵活、明确、简洁的表达方式。
4、语用分析语用分析相对于语义分析又增加了对上下文、语言背景、环境等的分析，从文章的结构中提取到意象、人际关系等的附加信息，是一种更高级的语言学分析。
它将语句中的内容与现实生活的细节相关联，从而形成动态的表意结构。
5、语境分析语境分析主要是指对原查询语篇以外的大量“空隙”进行分析从而更为正确地解释所要查询语言的技术。
这些“空隙”包括一般的知识，特定领域的知识以及查询用户的需要等。
它将自然语言与客观的物理世界和主观的心理世界联系起来，补充完善了词法、语义、语用分析的不足。
三、自然语言处理的研究内容自然语言处理的范围涉及众多方面，如语音的自动识别与合成，机器翻译，自然语言理解，人机对话，信息检索，文本分类，自动文摘，等等。
我们认为，这些部门可以归纳为如下四个大的方向：(1）语言学方向本方向是把自然语言处理作为语言学的分时来研究，它之研究语言及语言处理与计算相关的方面，而不管其在计算机上的具体实现。
这个方向最重要的研究领域是语法形式化理论和数学理论。
（2）数据处理方向是把自然语言处理作为开发语言研究相关程序以及语言数据处理的学科来研究。
这一方向早起的研究有属于数据库的建设、各种机器可读的电子词典的开发，近些年来则有大规模的语料库的涌现。
（3）人工智能和认知科学方向在这个方向中，自然语言处理被作为在计算机上实现自然语言能力的学科来研究，探索自然语言理解的只能机制和认知机制。
这一方向的研究与人工智能以及认知科学关系密切。
（4）语言工程方向主要是把自然语言处理作为面向实践的、工程化的语言软件开发来研究，这一方向的研究一般称为“人类语言技术”或者“语言工程”。
四、自然语言处理的应用以上所提及的自然语言处理的四大研究方向基本上涵盖了当今自然语言处理研究的内容，更加细致的说，自然语言处理可以进一步细化为以下13项研究内容，也即为自然语言处理的应用方向，这13个应用方向分别是[3]：口语输入、书面语输入、语言分析和理解、语言生成、口语输出技术、话语分析与对话、文献自动处理、多语问题的计算机处理、多模态的计算机处理、信息传输与信息存储、自然语言处理中的数学方法、语言资源、自然语言处理系统的评测。
这13项内容都涉及语言学。
这些研究都要对语言进行形式化的描述, 建立合适的算法, 并在计算机上实现这些算法, 因此, 要涉及数学、计算机科学和逻辑学[4]。
口语输入、书面语输入、口语输出、信息传输与信息存储都需要电子工程的技术。
由自然语言的应用领域更加进一步说明，自然语言处理都是一个多边缘的交叉学科。
由于它的对象是语言, 因此, 它基本上是一个语言学科, 但它还涉及众多的学科, 特别是计算机科学和数学。
五、自然语言处理的发展的未来趋势：21世纪以来, 由于国际互联网的普及, 自然语言的计算机处理成为了从互联网上获取知识的重要手段, 生活在信息网络时代的现代人, 几乎都要与互联网打交道, 都要或多或少地使用自然语言处理的研究成果来获取或挖掘在广阔无边的互联网上的各种知识和信息, 因此, 世界各国都非常重视有关的研究, 投入了大量的人力、物力和财力。
自然语言处理研究的历史虽不很长，但就目前已有的成果足以显示它的重要性和应用前景。
在美、英、日、法等发达国家，自然语言处理如今不仅作为人工智能的核心课题来研究．而且也作为新一代计算机的核心课题来研究。
从知识产业的角度来看．自然语言处理的软件也占重要地位，专家系统，数据库、知识库．计算机辅助设计系统(CAD)、计算机辅助教学系统(CAl)、计算机辅助决策系统，办公室自动化管理系统、智能机器人等，无一不需要用自然语言做人一机界面。
从长远看．具有篇章理解能力的自然语言理解系统可用于机器自动翻译、情报检索、自动标引，自动文摘．自动写故事小说等领域，具有广阔的应用领域和令人鼓舞的应用前景。
当前国外自然语言处理研究有三个显著的特点:第一, 随着语料库建设和语料库语言学的崛起, 大规模真实文本的处理成为自然语言处理的主要战略目标。
第二, 自然语言处理中越来越多地使用机器自动学习的方法来获取语言知识。
第三, 自然语言处理中越来越多地使用统计数学方法来分析语言数据。
近年来自然语言处理获得了巨大的发展，其关键技术也获得了突破。
该技术所开发的新技术能对文本处理与语音业务处理产生广泛而深远的影响。
目前，可以肯定的是自然语言处理技术能对文本处理与语音处理在建模、识别、理解方面将产生极大的作用，甚至可以预测随着该技术的进一步发展，将对多媒体技术及应用起到重大的作用。
如果经过进一步的开发，该技术将能对目前控制方式产生较大的影响。